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Agência UERN InovaUERN
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Jorge Luiz Silva Braz

Relação automática de tecnologias cadastradas na Vitrine Tecnológica da UERN com esta classificação.

3 tecnologia(s) encontrada(s)

Esta página é gerada automaticamente a partir das informações cadastradas nas tecnologias. Quando novos itens forem vinculados a esta classificação, eles passam a aparecer aqui.

Programa de Computador
Tecnologia da Informação 2025 Disponível

Celltare

Celltare é uma aplicação web para envio de imagens de amostras de células. Ele realiza a contagem e classifica as instâncias de células que foram previstas no processamento da imagem.

Patente de Invenção
Saúde, Tecnologia Médica, Bioinformática e Genômica, Inteligência Artificial e Ciência de Dados, Visão Computacional 2024 Disponível

Processo de imagenologia médica, em tempo de lapso, baseado em aprendizado de máquina, para ajuda e suporte à tomada de decisão em oncologia

A tecnologia consiste em um método que utiliza aprendizado de máquina para acompanhar e prever a evolução espaço-temporal de tumores a partir de séries temporais de imagens médicas, como tomografias e ressonâncias magnéticas. A proposta busca apoiar a tomada de decisão em oncologia, contribuindo para um acompanhamento mais dinâmico e preditivo da progressão tumoral.

Programa de Computador
Saúde, Tecnologia da Informação 2026 Disponível

Vescanis

"O Vescanis é uma plataforma computacional desenvolvida para análise, processamento e acompanhamento temporal de exames médicos por imagem, integrando técnicas de segmentação, visualização e modelagem baseada em aprendizado de máquina. O sistema permite o gerenciamento de exames em formatos médicos como DICOM, NIfTI e PNG, oferecendo ferramentas para segmentação automática ou manual de estruturas anatômicas, conversão de imagens e importação/exportação de máscaras de segmentação. A arquitetura do software é composta por um backend desenvolvido em Python utilizando o framework Django, responsável pela lógica de negócio, gerenciamento de dados, processamento de imagens e execução de modelos de aprendizado de máquina. Entre os modelos utilizados estão árvores de decisão, máquinas de vetor de suporte para regressão (SVR), redes neurais convolucionais unidimensionais (CNN1D), redes neurais recorrentes (RNN), unidades recorrentes do tipo GRU e modelos baseados em Transformer para análise e previsão da evolução temporal de dados clínicos e de imagem. O sistema também possui uma interface web desenvolvida em React com TypeScript, que permite aos usuários realizar upload de exames, visualizar imagens médicas, editar segmentações, acompanhar análises temporais e exportar resultados. A comunicação entre frontend e backend é realizada por meio de uma API. O Vescanis tem como objetivo apoiar análises clínicas e pesquisas médicas, fornecendo ferramentas computacionais para interpretação, acompanhamento e previsão da evolução de exames médicos ao longo do tempo."